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题名约束松弛机制和反向搜索的粒子群算法
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作者
李艳玮
郑伟勇
周兵
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机构
河南工程学院计算机学院
郑州大学信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第3期694-696,704,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61379079)
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文摘
提出了一种基于约束松弛机制和反向搜索的粒子群算法。约束松弛机制通过度量不可行解与可行解的距离,使边界位置的不可行解得以概率性存活,缓解了约束条件的不利影响;反向搜索机制则使不可行解迅速转向某一对称区域,提高了可行域的发掘效率。同时,利用局部最优位置的概念,使个体依据约束违反情况执行不同的搜索算子,克服了函数形貌的影响。通过六组标准约束优化问题的测试结果表明,所提出算法总体优于几种对比算法,最优解与理论值的相对误差由0~25.214%降低到了0~0.752%。
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关键词
约束优化问题
松弛机制
反向搜索
粒子群算法
函数形貌
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Keywords
constrained optimization problem
relaxation mechanism
opposition searching
particle swarm optimization algo-rithm
function landscape
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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